Apr, 2024

WaveSleepNet: 一种可解释的专家级睡眠分期网络

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TL;DR本研究提出 WaveSleepNet，一种可解释的神经网络用于睡眠分期，在训练过程中利用隐藏空间表示来识别不同睡眠阶段的特征波样本，通过评分确定波样本在输入信号中的存在和相对比例，并通过多个损失函数进行训练以确保波样本的多样性和稳健性。通过对三个公共数据集的验证，证实 WaveSleepNet 达到与最先进模型相媲美的睡眠分期性能，通过详细案例研究解释了 WaveSleepNet 的决策过程，并与美国睡眠医学会（AASM）手册指南紧密对齐，其透明的过程为专家们提供了直接访问其标准的生理意义，以供睡眠专家未来的调整或丰富。
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发现论文，激发创造
  • 可解释性睡眠分期中性能和效用的平衡权衡

    本文提出了一种基于深度学习的解释性方法，通过将深度学习嵌入使用归一化特征来表示，用于支持临床睡眠分期，该方法在不同数据集上具有优异的性能，能够实现良好的性能和可靠的临床解释性。

    Nov, 2022

  • 深度卷积神经网络用于 EEG 睡眠阶段得分的可解释性分析

    采用多标签谱分析将脑电图信号处理成易于解读的睡眠模式图像，作为深层卷积神经网络的输入，研究自动分级睡眠阶段的方法，实验结果显示在新的患者中准确分类睡眠阶段，同时提供了结果的可视化解释框架。

    Oct, 2017

  • SLEEPNET：基于深度学习的自动睡眠分期系统

    提出了一种基于深度递归神经网络的睡眠分期自动化诊断工具 SLEEPNET，其在超过 10000 名患者的数据集上进行了训练，并在独立测验中展现出高于 85％的准确性与 79％左右的算法 - 专家间一致性，可实现专业水平的睡眠诊断。

    Jul, 2017

  • SalientSleepNet：睡眠分期的多模态显著波测量网络

    提出了一种基于多模态数据的睡眠分期网络 SalientSleepNet，该网络使用了 U2-Net 体系结构，并且由两个独立的 U2-Net 流组成，用于从多模态数据中提取显著特征，并使用多尺度提取模块捕获不同睡眠阶段之间的多尺度过渡规则，以及使用多模态注意力模块自适应地捕获有价值的信息用于特定的睡眠分期。与现有深度神经网络模型相比，该模型参数最少，并在两个数据集上展现了优异的表现。

    May, 2021

  • TransSleep：基于转换感知的注意力机制深度神经网络用于睡眠分期

    提出一种称为 TransSleep 的新颖深度神经网络结构，使用具有上下文的信息，采用多尺度特征提取器模块、阶段混淆估计器模块和上下文编码器模块，用于睡眠分期，取得了良好的自动分期性能，并在 Sleep-EDF 和 MASS 数据集上展示出最先进的性能表现。

    Mar, 2022

  • 域不变表示学习与自动睡眠分期的睡眠动力学建模

    本研究提出了一种基于神经网络的自动睡眠分期模型（DREAM），通过从生理信号中学习领域通用表示并建模睡眠动力学，解决了睡眠分期研究中的几个关键问题，包括主体生理信号的异质性、从未标记的睡眠信号数据中提取有意义信息以改善预测性能的能力、建模睡眠阶段相互关系的困难以及量化预测不确定性的有效机制的缺乏。实验表明，DREAM 在三个数据集上胜过现有的睡眠分期方法；案例研究证明我们的模型可以学习到广义的决策函数，从而在新的主体上表现出良好的预测性能，特别是在测试和训练主体之间存在差异的情况下；使用未标记数据展示了利用未标记的脑电数据的益处；进一步，不确定性量化表明 DREAM 提供了预测的不确定性，使模型可靠，并有助于在实际应用中帮助睡眠专家。

    Dec, 2023

  • NeuroNet：一种新型混合自监督学习框架用于使用单通道 EEG 进行睡眠阶段分类

    通过结合对比学习任务和掩蔽预测任务，利用未标记的单通道睡眠脑电图（EEG）信号，本研究提出了 NeuroNet，一个自监督学习（SSL）框架，通过三个多导睡眠多项生理参数记录（PSG）数据集的广泛实验，展示了超越现有 SSL 方法的优越性能。同时，研究还提出了基于 Mamba 的时间上下文模块，用于捕捉多样性的 EEG 时期之间的关系。结合 NeuroNet 和基于 Mamba 的时间上下文模块，即使在有限的标记数据量下，也能达到甚至超过最新的监督学习方法的性能。该研究有望建立一个关于睡眠阶段分类的新基准，为睡眠分析领域的未来研究和应用提供指导。

    Apr, 2024

  • XSleepNet: 自动睡眠分期的多视角序列模型

    本文提出了一个名为 XSleepNet 的序列到序列的睡眠分期模型，可以从不同的视角（例如，原始信号和时频图像）学习联合表示，在不同视角之间平衡表示功率，从而改善了睡眠分期方法的结果。

    Jul, 2020

  • SeqSleepNet: 序列到序列自动睡眠分期的端到端分层循环神经网络

    本研究提出一种基于 SeqSleepNet 的层次循环神经网络，将睡眠分期任务视为序列到序列分类问题，并在公开数据上实现了最高 87.1% 的分类精度。

    Sep, 2018

  • DeepSleepNet：基于原始单通道脑电信号的自动睡眠分期评分模型

    本研究提出了一种基于 DeepSleepNet 的深度学习模型，用于自动睡眠阶段评分，其利用卷积神经网络提取时间不变特征，并利用双向长短时记忆自动学习睡眠阶段之间的转换规则，无需使用任何手工特征，该模型在不同的单通道 EEG 数据集上均取得了相似的整体准确率和宏 F1 得分。

    Mar, 2017